第六章第六章 信用评级模型信用评级模型1n信用模型发展的历史背景信用模型发展的历史背景n促使信用风险度量和管理技术演变发展促使信用风险度量和管理技术演变发展有两个重要的因素。一是近年来计算机有两个重要的因素。一是近年来计算机和网络系统以及信息技术的快速发展为和网络系统以及信息技术的快速发展为量化和管理信用风险提供了强大的技术量化和管理信用风险提供了强大的技术条件和信息条件。二是统计科学、计量条件和信息条件。二是统计科学、计量经济学在金融理论的深化和广泛应用为经济学在金融理论的深化和广泛应用为信用风险的量化作出了积极的贡献。信用风险的量化作出了积极的贡献。2n广义上的信用模型是指一切度量信用风险、广义上的信用模型是指一切度量信用风险、信用等级的方法体系。信用等级的方法体系。n狭义上的信用模型是指通过对一些参数和狭义上的信用模型是指通过对一些参数和指标进行数学分析和运算来度量信用风险指标进行数学分析和运算来度量信用风险的数学模型。的数学模型。3n信用模型按其在控制和衡量风险中的信用模型按其在控制和衡量风险中的运用可以分为对单个信用资产的模型运用可以分为对单个信用资产的模型和应用于资产组合方面的模型两大类和应用于资产组合方面的模型两大类别。别。4信用评级模型信用评级模型 5一、一、 风险度量的专家制度风险度量的专家制度 6专家制度的主要内容专家制度的主要内容 借款人的借款人的5C5C1. Character1. Character2. Capacity2. Capacity3. Capital3. Capital4. Collateral4. Collateral5. Condition 5. Condition 7专家制度的缺陷专家制度的缺陷 n需要相当数量的专门信用分析人员需要相当数量的专门信用分析人员 n实施的效果很不稳定实施的效果很不稳定 n降低了应对市场变化的能力降低了应对市场变化的能力 n加剧了在贷款组合方面过度集中的问题加剧了在贷款组合方面过度集中的问题n容易造成信用评估的主观性和随意性容易造成信用评估的主观性和随意性8 二、二、Z Z评分模型和评分模型和ZETAZETA评分模型评分模型 9 ( (一一)Z)Z评分模型的主要内容评分模型的主要内容n Z Z评分模型是根据数理统计中的辨别分析评分模型是根据数理统计中的辨别分析技术，对过去的案例进行统计分析，选技术，对过去的案例进行统计分析，选择一部分最能够反映评级对象的财务状择一部分最能够反映评级对象的财务状况，对信用质量影响最大、最具预测或况，对信用质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出最大程度地区分析价值的比率，设计出最大程度地区分信用风险程度的数学模型，对评级对分信用风险程度的数学模型，对评级对象进行信用风险及资信的评级。象进行信用风险及资信的评级。10 ( (一一)Z)Z评分模型的主要内容评分模型的主要内容 AltmanAltman判别方程为：判别方程为：Z=0.012Z=0.012（X1X1）+0.014+0.014（X2X2）+0.033+0.033（X3X3）+0.006 +0.006 （X4X4）+0.999+0.999（X5X5）或：）或：Z=1.2Z=1.2（X1X1）+1.4+1.4（X2X2）+3.3+3.3（X3X3）+0.6+0.6（X4X4）+0.99+0.999 9（X5X5）其中，其中， X1X1：营运资本：营运资本/ /总资产总资产 X2X2：留存收益：留存收益/ /总资产总资产 X3X3：息税前利润：息税前利润/ /总资产总资产 X4X4：股权市值：股权市值/ /总负债总负债 X5X5：销售收入：销售收入/ /总资产总资产 11临界值临界值n违约的临界值违约的临界值Z Z0 0=2.675=2.675n如果如果Z2.675Z2.675，被划入违约组。，被划入违约组。n如果如果Z2.675Z2.675，被划为非违约组。，被划为非违约组。n当当1.81Z2.991.81Z2.99时，判断失误较大，时，判断失误较大，n未知区未知区n或灰色区域或灰色区域12( (二二) ZETA) ZETA评分模型评分模型 nZETAZETA信用风险模型是继信用风险模型是继Z Z模型后的第二代模型后的第二代信用评分模型，变量由信用评分模型，变量由Z Z模型的模型的5 5个增加个增加到了到了7 7个，适应范围更宽，对不良借款人个，适应范围更宽，对不良借款人的辨认精度也有很大提高。的辨认精度也有很大提高。13( (二二) ZETA) ZETA评分模型评分模型 n7 7个变量：资产收益率、盈利能力稳定性个变量：资产收益率、盈利能力稳定性指标、债务偿付能力指标、累积利润率指标、债务偿付能力指标、累积利润率指标、流动性指标、资本化程度指标、指标、流动性指标、资本化程度指标、规模指标规模指标14 ( (三三) Z) Z评分模型和评分模型和ZETAZETA评分模型存在的问题评分模型存在的问题 n依赖财务报表数据，削弱了预测结果的可靠依赖财务报表数据，削弱了预测结果的可靠性和及时性；性和及时性；n假设解释变量存在线性关系，现实的经济现假设解释变量存在线性关系，现实的经济现象是非线性的，削弱了预测的准确程度；象是非线性的，削弱了预测的准确程度；n两个模型适用特定行业，使用范围受到较大两个模型适用特定行业，使用范围受到较大限制。限制。 15三、三、EDFEDF模型模型16nEDFEDF模型即模型即“预期违约率模型预期违约率模型”, ,是衡量违约是衡量违约风险的基本工具。风险的基本工具。17主要由三大因素决定主要由三大因素决定 n资产价值资产价值n资产风险资产风险n债务水平债务水平18n公司净值公司的资产市值违约点公司净值公司的资产市值违约点n违约距离违约距离 ( (资产市值违约点）资产市值违约点）/ /（资产价值（资产价值* *资产波动率）资产波动率）19四、四、KMVKMV模型模型 21n公司股东向公司债权人买进一个买权，而该公司股东向公司债权人买进一个买权，而该买权的标的资产价格相当于公司资产价值，买权的标的资产价格相当于公司资产价值，履约价格可视为公司负债。履约价格可视为公司负债。n所以当负债到期时，若公司资产价值高于负所以当负债到期时，若公司资产价值高于负债，则股东会履行买权，也就是会清偿债务；债，则股东会履行买权，也就是会清偿债务；但若公司资产价值低于负债，则因无力偿还但若公司资产价值低于负债，则因无力偿还负债，就会选择违约。负债，就会选择违约。n公司违约概率就是当公司资产价值低于负债公司违约概率就是当公司资产价值低于负债价值的机率。价值的机率。工作原理工作原理 22估计企业违约概率的步骤：估计企业违约概率的步骤： 第一步，估计公司市场价值及其波动性第一步，估计公司市场价值及其波动性 由由于于无无法法直直接接观观察察公公司司资资产产价价值值及及波波动动性性，KMVKMV借借用用期期权权定定价价原理推算。原理推算。 公司股权价值的公式：公司股权价值的公式： （1 1）E E是是股股权权价价值值，A A是是公公司司资资产产市市场场现现值值，A A是是公公司司资资产产价价值值波波动动性性，D D是负债价值，是负债价值，r r是无风险利率，是无风险利率，是时间范围。是时间范围。 企企业业股股权权价价值值波波动动性性E E与与企企业业资资产产价价值值波波动动性性间间存存在在理理论论上的关系：上的关系： （2 2）在在公公式式（1 1）和和（2 2）中中，已已知知变变量量有有：E E，可可在在股股票票市市场场上上观观察察到到；E E，利利用用历历史史数数据据估估算算；D D，违违约约实实施施点点或或触触发发点点；，一般设为，一般设为1 1年；年；r r，可观察到。，可观察到。在在公公式式（1 1）和和（2 2）中中余余下下两两个个未未知知数数：资资产产价价值值A A及及其其波波动性动性A A将（将（1 1）（）（2 2）两个等式）两个等式联立，可求出两个未知数。联立，可求出两个未知数。 第二步，计算违约距离第二步，计算违约距离资资产产或或负负债债价价值值时间时间t=0t=1违约区域违约区域资产价值分布曲线资产价值分布曲线负债线负债线AD 违约概率相当于企业资产价值分布曲线位于负债线以下的区域，它表示企违约概率相当于企业资产价值分布曲线位于负债线以下的区域，它表示企业资产价值在一年内降到业资产价值在一年内降到D D以下的概率，即企业一年内违约的概率。以下的概率，即企业一年内违约的概率。 假定公司未来资产价值围绕其现值呈正态分布，均值为假定公司未来资产价值围绕其现值呈正态分布，均值为A A，标准差为，标准差为A A，则可利用下面的公式计算公司距离违约的违约距离则可利用下面的公式计算公司距离违约的违约距离(Distance-to-(Distance-to-Default)Default)： 违约实施点违约实施点 ( (为企业为企业1 1年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务年以下短期债务的价值加上未清偿长期债务账面价值的一半账面价值的一半) ) 第三步，估算违约概率第三步，估算违约概率若假定资产价值是正态分布，就可根据违约距离直接求得违约概率。若假定资产价值是正态分布，就可根据违约距离直接求得违约概率。基基于于资资产产价价值值正正态态分分布布假假定定计计算算出出的的是是EDFEDF的的理理论论值值，由由于于该该假假定定不不一一定定与现实相符，为此与现实相符，为此KMVKMV还利用历史数据求还利用历史数据求EDFEDF的经验值。的经验值。假设公司的违约距离为假设公司的违约距离为22A A，经验，经验EDFEDF的计算公式为：的计算公式为：模型的特点模型的特点 其一，从企业股权持有者的角度考虑偿还的动力问题，其一，从企业股权持有者的角度考虑偿还的动力问题，并利用公开的股市信息为债务信用风险度量服务。并利用公开的股市信息为债务信用风险度量服务。 其二，违约模型考察违约概率，不考虑信用等级变化。其二，违约模型考察违约概率，不考虑信用等级变化。27模型的优点与局限模型的优点与局限n优点：动态模型优点：动态模型 n局限：局限：n 技术上技术上 假定公司债务结构静态不变假定公司债务结构静态不变, ,对不同类型的债务缺乏细分。对不同类型的债务缺乏细分。 基于资产价值正态分布假设。基于资产价值正态分布假设。n实用中实用中 仅着重于违约预测；仅着重于违约预测； 能否适用于发展中国家的新兴股票市场；能否适用于发展中国家的新兴股票市场； 无法预测非上市公司。无法预测非上市公司。28五、五、LossCalc LossCalc 模型模型29nLossCalcLossCalc模型的基本思路是根据历史数据在模型的基本思路是根据历史数据在债务的违约损失率债务的违约损失率(Loss Given Default)(Loss Given Default)和和一组解释变量之间建立起一个多元统计模型。一组解释变量之间建立起一个多元统计模型。30n由于违约损失率的大小不仅受到负债企由于违约损失率的大小不仅受到负债企业因素影响，而且还同债务项目的具体业因素影响，而且还同债务项目的具体设计密切相关。设计密切相关。31影响违约损失率的决定因素主要包括：影响违约损失率的决定因素主要包括：n债项因素债项因素n宏观因素与经济周期宏观因素与经济周期n行业因素行业因素n企业因素企业因素32六、六、Credit MetricsCredit Metrics模型模型 35Credit MetricsCredit Metrics模型模型nCreditmetricsCreditmetrics是由是由J.P J.P 摩根公司联合多家摩根公司联合多家金融机构于金融机构于19971997年推出的信用风险度量模型。年推出的信用风险度量模型。n模型不仅考虑违约事件引发的价值变动，而模型不仅考虑违约事件引发的价值变动，而且同时考虑信用等级升降的影响。且同时考虑信用等级升降的影响。nCreditmetricsCreditmetrics试图回答的问题：试图回答的问题：n“如果下一年是个坏年份，那么，债务会损失如果下一年是个坏年份，那么，债务会损失掉多少？掉多少？”36nCredit MetricsCredit Metrics模型用来测定信用资产模型用来测定信用资产组合价值和风险。组合价值和风险。 n估算由于信用资产质量变化估算由于信用资产质量变化( (包括违约包括违约) )而导致的组合价值的波动以及价值的分而导致的组合价值的波动以及价值的分布状况，并最终计算出信用资产组合的布状况，并最终计算出信用资产组合的在险价值量在险价值量(VaR)(VaR)。 37在险价值在险价值(VaR)(VaR) n在险价值在险价值(VaR)(VaR)就是为了度量一项给定的就是为了度量一项给定的资产或负债在一定时间里和在一定的置资产或负债在一定时间里和在一定的置信度下价值最大的损失额。信度下价值最大的损失额。 38CreditmetricsCreditmetrics基本假设基本假设n信用评级有效。信用状况可由债务人的信用评级有效。信用状况可由债务人的信用等级表示。信用等级表示。n债务人的信用等级变化可能有不同的方债务人的信用等级变化可能有不同的方向和概率。向和概率。n例如，上一年例如，上一年AAAAAA的贷款人有的贷款人有8.338.33的可能的可能转变为转变为AAAA级。级。n把所有的可能列出，形成所谓的把所有的可能列出，形成所谓的“评级转评级转移矩阵移矩阵”。39模型需要的数据模型需要的数据n需要利用的数据：需要利用的数据：n当前的信用评级数据当前的信用评级数据n信用等级在一年内发生改变的概率信用等级在一年内发生改变的概率n违约的残值回收率违约的残值回收率n债券的（到期）收益率债券的（到期）收益率40步骤步骤1 1 信用转移矩阵信用转移矩阵n根据历史资料得到，期初信用级别为根据历史资料得到，期初信用级别为AAAAAA的债券，的债券，1 1年后的信用等级的概率如下年后的信用等级的概率如下AAAAAA，90.81AA，8.33A，0.68BBB，0.06BB，0.12CCC，0D，041AAAA，0.09AA，2.27A，91.05BBB，5.52BB，0.74CCC，0.01D，0.06注意：注意：A级别债券有级别债券有0.06的概率在下一年度转的概率在下一年度转移到移到D级，即级，即A级债券仍有违约的可能。级债券仍有违约的可能。42构建信用转移矩阵构建信用转移矩阵n以上给出了以上给出了AAAAAA和和A A级债券的转移概率，级债券的转移概率，同样可以得到其他级别，如同样可以得到其他级别，如AAAA、BBBBBB、C C等信用级别的转移概率。等信用级别的转移概率。n将债券所有级别的转移概率列表，就形将债券所有级别的转移概率列表，就形成了所谓的成了所谓的“信用转移矩阵信用转移矩阵”。43级别AAAAAABBBBBBCCC违约AAA90.818.330.680.060.12000AA0.7090.657.790.640.060.140.020A0.092.2791.055.520.740.260.010.06BBB0.020.335.9586.935.361.170.120.18BB0.030.140.677.7380.538.841.001.06B00.110.240.436.4883.464.075.20CCC0.2200.221.302.3811.2464.8619.79信用转移矩阵信用转移矩阵44步骤步骤2 2 违约回收率违约回收率n由于由于A ACCCCCC债券有违约的可能，故需要考债券有违约的可能，故需要考虑违约时，坏账（残值）回收率。虑违约时，坏账（残值）回收率。n企业破产清算顺序直接关系回收率的大小。企业破产清算顺序直接关系回收率的大小。n有担保债高于无担保债有担保债高于无担保债n优先高于次级，次级高于初级优先高于次级，次级高于初级45违约回收率统计表违约回收率统计表债券级别债券级别回收率回收率( (面值面值) )标准差标准差( () )优先担保债券优先担保债券 53.80 53.8026.8626.86优先无担保债券优先无担保债券51.1351.1325.4525.45优先次级债券优先次级债券38.5238.5223.8123.81次级债券次级债券32.7432.7420.1820.18初级次级债券初级次级债券17.0917.0910.9010.90例：例：BBBBBB级债券在下一年违约概率为级债券在下一年违约概率为0.180.18, ,若它是优先无担保若它是优先无担保债券，则其一旦违约，面值债券，则其一旦违约，面值100100元可回收元可回收51.1351.13元。元。46步骤步骤3 3 债券估值债券估值n由于债券信用级别上升（下降）到新的由于债券信用级别上升（下降）到新的级别，因此需要估计每个级别下的市值。级别，因此需要估计每个级别下的市值。n估计市值采取的方法是贴现法估计市值采取的方法是贴现法n利用市场数据得到不同级别债券的利率期限利用市场数据得到不同级别债券的利率期限结构结构47每个信用级别的贴现率每个信用级别的贴现率(%)(%)级别级别1年年(%) 2年年(%)3年年(%)4年年(%)AAA3.604.174.735.12AA3.654.224.785.17A3.724.324.935.32BBB4.104.675.255.63BB5.556.026.787.27B6.057.028.038.52CCC15.0515.0214.0313.5248例子例子n假设假设BBBBBB级级优先无担保债券优先无担保债券(5(5年期年期) )的面值的面值100100元，票元，票面利率为面利率为6 6。n若第若第1 1年末，该债券信用等级由年末，该债券信用等级由BBBBBB升至升至A A级，则债券级，则债券在第在第1 1年末的市值可以根据上表得到年末的市值可以根据上表得到以上计算的是以上计算的是BBB债券转移到债券转移到A级后的市值。若该债券转移到级后的市值。若该债券转移到其它信用等级，可以同理类推计算其它市值。其它信用等级，可以同理类推计算其它市值。49BBBBBB级债券一年后可能的市值（包含面值）级债券一年后可能的市值（包含面值）年末债券级别年末债券级别 市值（元）市值（元）AAAAAA109.37109.37AAAA109.19109.19A A108.66108.66BBBBBB107.55107.55BBBB102.02102.02B B98.0198.01CCCCCC83.6483.64违约违约51.1351.1350步骤步骤4 4 计算信用风险计算信用风险年末债券级别年末债券级别 市值（元）市值（元）转移概率转移概率(%)(%)AAA109.370.02AA109.190.33A108.665.95BBB107.5586.93BB102.025.36B98.101.17CCC83.640.12违约违约51.13 0.18BBB债券的价值分布，例如若转移到债券的价值分布，例如若转移到AAA，则价值为，则价值为109.37，概率为概率为0.02，其他情况可以类似地计算出。，其他情况可以类似地计算出。51估计债券市值的均值和标准差估计债券市值的均值和标准差n由债券价值的分布，容易得到其价值的均值由债券价值的分布，容易得到其价值的均值和方差和方差52BBBBBB债券持有债券持有1 1年、年、9999的的VaRVaRn由债券市值的概率分布可知由债券市值的概率分布可知n市值大于市值大于98.1098.10美元的概率为美元的概率为98.5398.53n市值大于市值大于83.6483.64美元的概率为美元的概率为99.799.7债券级别债券级别市值市值概率概率累计概率累计概率B B98.1098.101.17 1.17 1.47 1.47 CCCCCC83.6483.640.12 0.12 0.3 0.3 违约违约51.1351.13 0.18 0.18 53n利用线性插值法可以计算利用线性插值法可以计算99%99%概率下的市值，设该值为概率下的市值，设该值为x xn说明：该面值为说明：该面值为100100元的元的BBBBBB债券，一年后以债券，一年后以9999的概率确的概率确信其市值不低于信其市值不低于92.2992.29美元。美元。54 由于该债券的均值为由于该债券的均值为107.90107.90美元，根据美元，根据相对相对VaRVaR的定义，等于一定的置信度上，年的定义，等于一定的置信度上，年末可能的价值与预期价值间的差距，即价末可能的价值与预期价值间的差距，即价值损失。值损失。 VaRVaR107.09-92.29=14.80 (107.09-92.29=14.80 (美元美元) ) 说明：可以以说明：可以以9999的概率确信，该债券的概率确信，该债券在在1 1年内的损失不超过年内的损失不超过14.8014.80美元。美元。55对对CreditmetricsCreditmetrics模型的评述模型的评述n优点：优点：n动态性：适用于计量由资信变化而引起资产组合价动态性：适用于计量由资信变化而引起资产组合价值变动的风险。值变动的风险。n可预见性：不仅包括违约事件，还包括债务人信用可预见性：不仅包括违约事件，还包括债务人信用评级的升降；不仅能评估预期损失，还能估计评级的升降；不仅能评估预期损失，还能估计VaRVaR。n多状态模型，能更精确地计量信用风险的变化和损多状态模型，能更精确地计量信用风险的变化和损失值。失值。n提出资产组合信用风险的度量框架。提出资产组合信用风险的度量框架。n缺点：缺点：n对信用评级的高度依赖。对信用评级的高度依赖。56七、七、Credit risk+模型模型基本思路：基本思路：n违约率的不确定性和违约损失的不确定性都很违约率的不确定性和违约损失的不确定性都很显著，应按风险暴露大小将贷款组合划分成若显著，应按风险暴露大小将贷款组合划分成若干频段，以降低不精确的程度。其后，将各频干频段，以降低不精确的程度。其后，将各频段的损失分布加总，可得到贷款组合的损失分段的损失分布加总，可得到贷款组合的损失分布布 。 57n对违约率不确定性的描述借鉴财产火险理论，每处房对违约率不确定性的描述借鉴财产火险理论，每处房屋遭遇火灾可视作独立事件，且概率很小，假定每笔屋遭遇火灾可视作独立事件，且概率很小，假定每笔债券的违约概率较小，且违约事件相互独立，分布近债券的违约概率较小，且违约事件相互独立，分布近似于泊松分布。似于泊松分布。n对违约损失不确定性的描述仍借用火险理论，房屋失对违约损失不确定性的描述仍借用火险理论，房屋失火的损毁程度可能会有很大区别，债券的违约损失程火的损毁程度可能会有很大区别，债券的违约损失程度同样很不确定。由于逐笔度量损失程度较困难，可度同样很不确定。由于逐笔度量损失程度较困难，可按债券的风险暴露将债券组合划分为若干频段。按债券的风险暴露将债券组合划分为若干频段。58具体步骤具体步骤 第一步，将债券组合按每个债券的风险暴露划分为各个频段第一步，将债券组合按每个债券的风险暴露划分为各个频段第二步，求出各频段的违约概率分布第二步，求出各频段的违约概率分布 n首先，根据历史数据确定某频段的平均违约率首先，根据历史数据确定某频段的平均违约率n其次，将平均违约率其次，将平均违约率 代入泊松分布函数中，可求得频段中违约次代入泊松分布函数中，可求得频段中违约次数的概率数的概率n然后，将违约次数和相应的概率结合，可得到该频段违约次数的概然后，将违约次数和相应的概率结合，可得到该频段违约次数的概率分布曲线。率分布曲线。59n第三步，计算各频段的损失分布第三步，计算各频段的损失分布 预期损失平均违约次数预期损失平均违约次数单个债券风险暴露；单个债券风险暴露； 实际损失值实际损失值=实际违约次数实际违约次数单个债券风险暴露单个债券风险暴露 将违约损失值与对应的违约概率结合，可得到该频段的将违约损失值与对应的违约概率结合，可得到该频段的损失分布曲线损失分布曲线n第四步，将各频段的损失分布加总得到组合损失分布第四步，将各频段的损失分布加总得到组合损失分布60模型的优点模型的优点只考虑违约事件，要估计的变量少，数据要求较简单只考虑违约事件，要估计的变量少，数据要求较简单模型的缺点模型的缺点忽略信用等级变化忽略信用等级变化关于违约次数服从泊松分布的假定可能与实际不完全吻合关于违约次数服从泊松分布的假定可能与实际不完全吻合未考虑市场风险未考虑市场风险61八、宏观模拟模型八、宏观模拟模型62l 基本思路：研究信用等级转移概率与宏观因素间的关系基本思路：研究信用等级转移概率与宏观因素间的关系 直接将转移概率与宏观因素之间的关系模型化。直接将转移概率与宏观因素之间的关系模型化。63 具体步骤具体步骤n宏观因素与转移概率间的关系可用函数式描述：宏观因素与转移概率间的关系可用函数式描述：nPtf（yt）n这里将这里将Pt设定为时间设定为时间t上未来一年内债券从上未来一年内债券从C级转移级转移D级的级的概率（概率（PCD），该概率对商业周期尤为敏感），该概率对商业周期尤为敏感nyt表示时间表示时间t上的一整套宏观因素所构成的经济状态上的一整套宏观因素所构成的经济状态 (宏观宏观经济指数经济指数 ) yt由由系系统统宏宏观观因因素素和和非非系系统统宏宏观观因因素素驱驱动动，前前者者包包括括GDP增增长长率率、失失业业率率等等，后后者者指指经经济济体体系系受受到到的的随随机机冲冲击击或或创创新新。系系统统宏宏观观因因素素受受其其历史值影响，也对当期受到的冲击敏感。历史值影响，也对当期受到的冲击敏感。函数具体形式：函数具体形式：64模型的特点模型的特点n考虑总体经济环境对转移概率的影响。考虑总体经济环境对转移概率的影响。模型的优点模型的优点n将宏观因素纳入模型中，修正信用度量的偏差。将宏观因素纳入模型中，修正信用度量的偏差。模型的局限模型的局限n技术上，模型对转移矩阵的调整过程是否优越还有待验证。技术上，模型对转移矩阵的调整过程是否优越还有待验证。n应用上，模型需要有国家甚至各行业的违约数据作为基础。应用上，模型需要有国家甚至各行业的违约数据作为基础。65九、死亡率模型（九、死亡率模型（Mortality rate） 基本思想：基本思想： 借借鉴鉴保保险险精精算算确确定定寿寿险险保保费费的的思思想想，对对各各信信用用等等级级债债券券和和贷贷款款违违约约率作专门研究。率作专门研究。基本步骤：基本步骤： 首首先先，利利用用历历史史违违约约数数据据，估估计计债债券券寿寿命命周周期期内内每每一一年年的的边边际际死死亡亡率率MMR (marginal mortality rate) i=1，2，n 66然后，计算累积死亡率然后，计算累积死亡率CMR (cumulative mortality rate)，即债券，即债券（贷款）在（贷款）在N年内会违约的概率。年内会违约的概率。 其后，将死亡率与违约损失率结合，得到预期损失的估计值。其后，将死亡率与违约损失率结合，得到预期损失的估计值。 （SRi：存活率，：存活率，survival rate ）67模型的优点模型的优点n思路相对简单，操作难度相对较低。思路相对简单，操作难度相对较低。模型的局限模型的局限n简单地依靠历史数据预测违约损失。简单地依靠历史数据预测违约损失。n要保证测算的精度，需要大规模的包括各等级债权工具要保证测算的精度，需要大规模的包括各等级债权工具的历史观测值样本。的历史观测值样本。68现代信用评级现代信用评级模型方法分析模型方法分析 69传统信用分析方法传统信用分析方法5C分类法分类法现代信用计量模型现代信用计量模型围绕违约风险建模围绕违约风险建模Creditmetrics围绕公司价值建模围绕公司价值建模KMV模型模型评分方法评分方法定定性性定定量量（一）（一）Credit metricsCredit metrics模型模型1.1.优点优点n通过计算信用工具在不同信用等级上的通过计算信用工具在不同信用等级上的市场价值，达到用传统的期望和标准差市场价值，达到用传统的期望和标准差来度量资产信用风险的目的，并将来度量资产信用风险的目的，并将VaRVaR方方法引入到信用风险管理中来。法引入到信用风险管理中来。712 2缺点缺点（1 1）利率期限结构固定的假设不适于零息）利率期限结构固定的假设不适于零息票债券和信用衍生品。票债券和信用衍生品。（2 2）假设违约概率与宏观经济状况无关。）假设违约概率与宏观经济状况无关。（3 3）计算复杂。）计算复杂。 72（二）（二）KMVKMV模型模型 优点优点n将市场信息纳入了违约概率将市场信息纳入了违约概率 n是一种动态模型是一种动态模型n是一种是一种“向前看向前看”的模型的模型 n可以反映风险水平差异的程度可以反映风险水平差异的程度73KMVKMV模型缺点模型缺点n必须使用估计技术来获得资产价值、企必须使用估计技术来获得资产价值、企业资产收益率的期望值和波动性。业资产收益率的期望值和波动性。n利率事先确定的假定限制了将利率事先确定的假定限制了将KMVKMV模型对模型对利率敏感性工具的应用。利率敏感性工具的应用。n假设经济状况是静止的。假设经济状况是静止的。 74n现代信用风险度量模型中，最为流行的现代信用风险度量模型中，最为流行的是是KMVKMV模型和模型和Credit MetricsCredit Metrics模型。模型。nKMVKMV模型和模型和Credit MetricsCredit Metrics模型中的风险模型中的风险定义、关键风险驱动因素、信用事件的定义、关键风险驱动因素、信用事件的波动性、信用事件的相关性等特征各不波动性、信用事件的相关性等特征各不相同，因此在度量信用风险时各有优势，相同，因此在度量信用风险时各有优势，同时也都存在着一些问题。同时也都存在着一些问题。75n信用资产组合可以有效的分散风险，但信用资产组合可以有效的分散风险，但其信用风险的度量和管理更为复杂。其信用风险的度量和管理更为复杂。 n贷款价值实际分布是非对称的，因此计贷款价值实际分布是非对称的，因此计算出的在险价值量略高于正态分布下计算出的在险价值量略高于正态分布下计算的结果。算的结果。 76n信用评级是从财务数据的数量分析开始信用评级是从财务数据的数量分析开始的。的。n指标计算、变动趋势等基本的统计分析指标计算、变动趋势等基本的统计分析工具已普遍应用于信用风险分析中。工具已普遍应用于信用风险分析中。 77n再好的分析模型，效果在相当程度上取再好的分析模型，效果在相当程度上取决于模型的样本数据。决于模型的样本数据。n由于影响违约的因素随时间变化，基于由于影响违约的因素随时间变化，基于历史数据对未来预测的模型准确性有待历史数据对未来预测的模型准确性有待考证。考证。n基于历史财务信息的多元统计分析模型基于历史财务信息的多元统计分析模型的前提是有一定的违约记录。的前提是有一定的违约记录。78n信用风险是复杂的经济现象，受诸多外信用风险是复杂的经济现象，受诸多外部因素的影响，任何一种基于假设或简部因素的影响，任何一种基于假设或简化的数学模型都会在一定程度上偏离现化的数学模型都会在一定程度上偏离现实。虽然出现了许多基于不同原理及数实。虽然出现了许多基于不同原理及数据基础构建的信用风险模型，由于信用据基础构建的信用风险模型，由于信用风险的复杂性，各种模型都在一定程度风险的复杂性，各种模型都在一定程度上存在一定的局限。上存在一定的局限。79